Python是一种广泛使用的高级编程语言，它具备易学易用、强大的数据处理能力和大量的优秀科学计算库等特点。因此，Python被认为是数据科学家的必备技能。
首先，Python具有易学易用的特点。Python是一种非常直观和易于理解的语言，即使没有编程背景的人也可以轻松学习。Python具有简洁的语法和易于使用的集成开发环境（IDE），这些特点使得编写Python代码非常容易。
其次，Python具有强大的数据处理能力。Python有很多优秀的数据处理库，比如NumPy、Pandas和SciPy等。这些库提供了丰富的功能，包括数组处理、线性代数操作、统计分析和可视化等。使用这些库可以轻松地进行数据清洗、数据整合和数据分析等操作，大大提高了数据处理效率。
另外，Python还有海量的优秀科学计算库。例如，有多个用于机器学习的强大库，如Scikit-learn、Keras和TensorFlow等。这些库提供了机器学习和深度学习所需的各种算法和工具，可以快速构建模型并在大规模数据上进行训练和预测。
此外，Python还具有灵活的脚本编写能力。Python的脚本功能使得任务自动化变得更加容易，这使得数据科学家可以专注于数据分析和模型开发等核心工作，而不需要花费过多精力在低级别的任务上。
最后，Python是一种开源语言。这意味着Python拥有庞大的社区支持，用户可以对其进行定制和优化，同时也可以共享代码和技术，从而实现快速的协同开发。由于Python使用广泛，因此有许多网站和教程可供学习和参考，用户可以轻松找到帮助。
综上所述，Python具有易学易用、强大的数据处理能力和大量的优秀科学计算库等特点。这些特点使得Python成为数据科学家必备的技能之一。